2026년 Python 데이터 분석 라이브러리 비교: Pandas를 넘어서
Pandas는 10년 넘게 Python 데이터 분석의 표준이었다. 2026년 현재도 널리 쓰이고 있지만, 더 이상 당연한 선택은 아니다. 차세대 라이브러리들이 훨씬 뛰어난 성능, 낮은 메모리 사용량, 더 직관적인 API를 제공하고 있다. 이 글에서는 주요 선택지를 비교하고 유스케이스별로 적합한 라이브러리를 살펴본다. 주요 라이브러리 라이브러리 성숙도 구현 언어 핵심 강점 Pandas 2.2 성숙 C/Python 생태계, 보편성 Polars 1.x 안정 Rust 속도, 메모리 효율 DuckDB 1.x 안정 C++ SQL 인터페이스, 제로카피 Modin 안정 Python Pandas 드롭인 대체 Vaex 유지보수 모드 C++/Python 아웃오브코어 처리 DataFusion (Python) 성장 중 Rust Apache Arrow 네이티브 성능: 벤치마크가 보여주는 것 조작된 수치가 아닌 공식 및 서드파티 벤치마크 결과를 정리했다. ...